无线传感网络中基于转发节点优化的地理位置路由_谢娜.pdf

ISSN 1006 7167CN 31 1707/TESEACH AND EXPLOATION IN LABOATOY第 42 卷 第 1 期Vol 42 No12023 年 1 月Jan 2023DOI:10 19927/j cnki syyt 2023 01 031无线传感网络中基于转发节点优化的地理位置路由谢娜1，孔令箭2(1 山西工程职业学院 采矿工程系，太原 030032;2 扬州大学 美术与设计学院，江苏 扬州 225000)摘要:由于复杂度低、扩展性好，地理位置路由广泛应用于无线传感网络(WSN)。传统地理位置路由只依据节点位置决策下一跳转发节点，并没有考虑节点能耗。为此，提出转发节点优化的地理位置路由(FNO-G)，旨在提升网络寿命，减少死亡节点数。FNO-G 路由构建邻居节点集，依据离信宿距离，从邻居节点集中选择候选转发节点，并考虑节点剩余能量，从候选转发节点中选择最优的节点作为下一跳转发节点。仿真结果表明，与最短地理位置路由(SG)协议相比，FNO-G 路由的平均网络寿命提升约 5.08%，死亡节点数下降了约 7.99。关键词:无线传感网;地理位置路由;能耗;转发节点;网络寿命中图分类号:TPT 393文献标志码:A文章编号:1006 7167(2023)01 0159 05Forwarding Node Optimization based Geographicalouting in Wireless Sensor NetworksXIE Na1，KONG Lingjian2(1 Department of Mining Engineering，Shanxi Engineering Vocational College，Shanxi Taiyuan 030032，China;2 School of Fine Arts and Design，Yangzhou Univesity，Yangzhou 225000，Jiangsu，China)Abstract:One of the most popular routing protocols for wireless sensor networks(WSNs)is the family of geographicalrouting protocols because of its low complexity and good scalability However，traditional geolocation routing only makesnext-hop forwarding node decisions based on location of nodes，without considering energy consumption of nodesTherefore，forward node optimization-based geographical routing(FNO-G)is proposed to improve network life andreduce the number of dead nodes The FNO-G route first constructs the neighbor node set，then selects the candidateforwarding node from the neighbor node set according to the distance from the sink，and then selects the optimal nodefrom the candidate forwarding node as the next-hop forwarding node considering the residual energy of the node Theexperiment results show that FNO-G get a longer average of network lifetime 5.08%and reduce dead nodes 7.99%，compared to the shortest geographical routing(SG)approachKey words:wireless sensor networks;geographical routing;energy consumption;forwarding node;network lifetime收稿日期:2022-05-01基金项目:2019 年山西工程职业学院院级重点科研课题(KYF-201906)作者简介:谢娜(1982 )，女，山西太原人，硕士，副教授，主要研究领域为项目信息模型。Tel:18035170695;E-mail:zyfx_2055163 com0引言随着 电 子 通 信 技 术 的 发 展，无 线 传 感 网 络(Wireless Sensor Networks，WSN)1 已应用于智能建筑、康复医疗、野外环境异常检测、战场勘察等多个领域。部署于监测区域的传感节点感测环境数据2，再通过逐跳方式向信宿传输数据。传感节点计算和通信能力有限2-3。多数传感节第 42 卷点需多跳才能将数据传输至信宿。传感节点由电池供电，能量有限。当传感节点的能量消耗殆尽，就无法感测、转发数据。转发数据消耗了传感节点的大部分能量。通过优化路由，提高数据传输效率，可有效地提升节点能量效率，延长网络寿命。地理位置路由4 是通过节点的物理位置决策路由。贪婪地理位置路由是地理位置路由的代表，其能够获取较好的数据传输性能5-6。除了地理位置路由外，研究人员提出层次路由7-8。将网络划分不同层，再依据层信息，决策路由。簇路由就是层次路由的典型。尽管簇路由能够提升一定的数据传输性能，但形成簇过程较复杂。选择簇头，形成簇。由于簇头的能量消耗速度大于非簇头节点。经一段时间后，需对簇头进行更新。即定期需重新选择簇头。相比于层次路由，地理位置路由实施更简单。文献 9 中采用了贪婪路由协议。依据最短地理位置路(Shortest Geographical outing，SG)策略，构建节点与信宿间路径。由于缩短了数据传输路径，该路由协议在数据传输时延方向具有良好性能10。文献 5中也依据 SG 策略，提出了层次树的可交替路由(Hierarchical Tree Alternative Path，HTAP)。这些路由尽管缩短传输路径，但其没有平衡节点间能耗。结合地理位置路由，提出基于转发节点优化的地理 位 置 路 由(Forwardingnodeoptimization-basedGeographical outing，FNO-G)。FNO-G 路由通过交互 HELLO 消息，获取网络结构。依据离信宿距离和能量信息，从邻居节点中择优选择下一跳转发节点。仿真结果表明，FNO-G 路由有效地平衡了节点间能耗，延缓了第 1 个失效节点的时间。1网络模型N 个节点随机分布于监测区域，这些节点形成节点集 S=s0，s1，sN，其中 s0为信宿。假定节点通信模型和感测模型为圆形，如图 1 所示，s、c分别为节点感测半径、通信半径。为了保持网络的连通率，通常 c s。图 1节点的感测和通信模型假定网络内所有节点具有相同的通信半径和感测半径。节点通过 GPS 或者其他定位技术，知晓自己的位置。令(xi，yi)表示节点 si的位置，且 i=1，2，N。此外，本文采用基于 SIDnet-SWANS11 模拟器。引用 SIDnet-SWANS 默认的能耗参数。节点 si传输 mbit 数据所消耗的能量:ETi=Ei-MCU+Ei-SB+md2Ei-TX(1)式中:Ei-MCU为节点 si的微控制单元的能耗;Ei-SB为节点 si的中央处理的计算能耗;Ei-TX为节点 si传输 1 bit数据，通过 1 距离的能耗;m、d 分别为传输 bit 位数、距离。相应地，节点 si每接收 m bit 数据所消耗的能量为Ei=Ei-MCU+Ei-SB+m Ei-X(2)式中，Ei-X为接收单位比特数据所消耗的能量。2FNO-G 路由FNO-G 路由主要有初始阶段、层次阶段和数据路由 3 个阶段构成。2 1初始阶段初始阶段用于建立网络结构，使每个节点周围邻居节点信息，构建一跳邻居集。由信宿广播 HELLO 消息包。每个 HELLO 消息都进行编号 Seq，且每个编号Seq 是唯一的。HELLO 消息包含发送节点 ID、发送节点的位置以及跳数。接收 HELLO 消息后，节点就存储信宿位置，并转发 HELLO 消息。每个节点都执行此操作。通过这种方式，节点能够建立邻居集:Bi=sj Sd(si，sj)c(3)式中:Bi为节点 si的一跳邻居节点集;d(si，sj)为节点si与节点 sj间距离。若节点接收到同一个编号 Seq 的 HELLO 包，就丢弃。否则，节点从中提取位置信息，并构建邻居集。图 2 所示为传输 HELLO 包的过程。图 2初始阶段中 HELLO 消息传输过程2 2候选转发节点集通过初始阶段，每个节点均建立了一跳邻居节点061第 1 期谢娜:无线传感网络中基于转发节点优化的地理位置路由集。节点再从一跳邻居节点集中，选择比自己离目的节点更近的节点作为候选转发节点集。令 Ci为节点 si的候选转发节点集:Ci=sj Bid(sj，s0)d(si，s0)(4)式中，d(sj，s0)、d(si，s0)分别为节点 si、sj离信宿 s0的距离。每个节点依据式(4)构建自己的转发节点集，且都选择离信宿更近的邻居节点作为候选节点，从而就形成以信宿为根节点的层次树。若将根节点的层次设置为零 Level0，根节点的一跳邻居节点的层次就为 1，即 Level1。依次类推。如图 3 所示，30 个节点形成 6层。本层的节点就选择上一层节点作为候选转发节点。图 3节点的层次结构2 3下一跳转发节点的选择每个节点依据 2.2 节所述，构建自己候选转发节点集。通常，候选转发节点集内可能有多个节点。需进一步依据节点能量以及离信宿的距离信息，选择更合适的节点作为转发节点。以节点 si为例，节点 si首先判断 Ci内是否有多个节点。若 Ci=1，说明候选转发集内只有一个节点。在这种情况下，就选择该节点作为下一跳的转发节点。若 Ci2，则启动算法 1，选择下一跳转发节点。节点 si确定布尔变量 F。若 yi大于 xi，则将横坐标作为参考值，并设置 F=0;若 yi小于 xi，则将纵坐标作为参考值，并设置 F=1。依据参考值，从 Ci中选取具有最大值和最小值的节点。即从 Ci寻找具有最大和最小横坐标的节点，构成最大-最小集minmax(i)=skmaxskCixk minskCixk(5)式中:“”为或关系;xk为节点 sk的横坐标。类似地，若 F=1，就从 Ci寻找具有最大纵坐标和最小纵坐标的节点，构成最大-最小集:minmax(io)=skomaxskoCioyko minskoCioyko(6)式中，yko表示节点 sko的纵坐标。从最大-最小集中选择剩余能量最多的节点作为算法 1输入:si，(xi，yi)，Ci输出:Node_Next(i)Step1:if|Ci|=1 thenNode_Next(i)ShCiStep2:elseStep3:if yi xithen F=0Step4:else F=1Step5:if F=0 thenminmax(i)=sk|maxskCixk|minskCixkStep6:elseminmax(i)=sk|maxskCiyk|minskCiykStep7:Node_Next(i)sh|maxshminmax(i)Erh下一跳转发节点:Node_Next(i)shmaxshminmax(i)Erh(7)式中:Node_Next(i)为节点 si的下一跳转发节点;Erh为节点 sh的剩余能量。2 4数据传输阶段依